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原创二叉树的遍历、非递归实现

public class TreeNode{ int val; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int val){ this.val = val; }}一、二叉树的前序遍历//非递归实现public void preOrder(TreeNode root){ if(root == null) return; Stack<TreeNode> stack = n.

2020-06-26 16:23:38 121

原创海量数据获取TopK、堆排序，快速排序实现

注意：最小TopK用大顶堆，最大TopK用小顶堆一、用java 的priorityQueue实现//最小Top，用java的PriorityQueueimport java.util.*;public class Solution{ public ArrayList<Integer<> getLeastNumber_Solution(int[] input, int k){ int n = input.length; ArrayLis

2020-06-26 16:00:43 433

原创 LRU 缓存的两种实现方式

LRU 缓存的两种实现方式一、使用LinkedHashMap实现class LRUCache { Map<Integer, Integer> cache=null; public LRUCache(int capacity) { cache = new LinkedHashMap<>(capacity, 0.75f, true){ @Override public boolean remov

2020-06-26 14:27:38 484

原创将博客搬至CSDN

为方便记录，将博客搬至CSDN

2018-09-26 10:18:00 80

原创数据和函数

2018-08-02 18:06:00 189

原创 Animation 动画

Animation 动画 1、定义方程使用matplotlib做动画也是可以的，我们使用其中一种方式，function animation来说说，具体可参考matplotlib animation api。首先，我们做一些准备工作：from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import animatio...

2018-07-30 07:49:00 264

原创次坐标轴

次坐标轴 1、第一个y坐标有时候我们会用到次坐标轴，即在同个图上有第2个y轴存在。同样可以用matplotlib做到，而且很简单。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.arange(0, 10, 0.1)y1 = 0.05 * x**2y2 = -1 * y1可以看到，y2和y...

2018-07-30 07:25:00 726

原创图中图

图中图 1、数据# 导入pyplot模块import matplotlib.pyplot as plt# 初始化figurefig = plt.figure()# 创建数据x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]2、大图接着，绘制大图。首先确定大图左下角的位置以及宽高：left, bo...

2018-07-30 07:21:00 196

原创 Subplot 分格显示

Subplot 分格显示 1、subplot2grid使用import导入matplotlib.pyplot模块, 并简写成plt. 使用plt.figure()创建一个图像窗口import matplotlib.pyplot as pltplt.figure()使用plt.subplot2grid来创建第1个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分成3行3列,...

2018-07-29 23:03:00 740

原创 Subplot 多合一显示

Subplot 多合一显示 1、均匀图中图matplotlib 是可以组合许多的小图, 放在一张大图里面显示的. 使用到的方法叫作 subplot.使用import导入matplotlib.pyplot模块, 并简写成plt. 使用plt.figure创建一个图像窗口.import matplotlib.pyplot as pltplt.figure()使用...

2018-07-29 22:55:00 1202

原创 3D 数据

3D 数据 1、3D 图首先在进行 3D Plot 时除了导入 matplotlib ，还要额外添加一个模块，即 Axes 3D 3D 坐标轴显示：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D之后要先定义一个图像窗口，在窗口上添加...

2018-07-29 22:46:00 435

原创 Image 图片

Image 图片随机矩阵画图这一节我们讲解怎样在matplotlib中打印出图像。这里打印出的是纯粹的数字，而非自然图像。下面用 3x3 的 2D-array 来表示点的颜色，每一个点就是一个pixel。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npa = np.array([0.313660827978, ...

2018-07-29 22:32:00 615

原创 Contours 等高线图

Contours 等高线图 1、画等高线数据集即三维点 (x,y) 和对应的高度值，共有256个点。高度值使用一个 height function f(x,y) 生成。 x, y 分别是在区间 [-3,3] 中均匀分布的256个值，并用meshgrid在二维平面中将每一个x和每一个y分别对应起来，编织成栅格:import matplotlib.pyplot as pl...

2018-07-29 22:10:00 3396

原创 Bar 柱状图

Bar 柱状图 1、生成基本图形向上向下分别生成12个数据，X为 0 到 11 的整数，Y是相应的均匀分布的随机数据。使用的函数是plt.bar，参数为X和Y：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npn = 12X = np.arange(n)Y1 = (1 - X / float(n)) * n...

2018-07-29 22:02:00 587

原创 Scatter 散点图

Scatter 散点图散点图首先，先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据。生成1024个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0，方差为1) 作为一个数据集，并图像化这个数据集。每一个点的颜色值用T来表示：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npn...

2018-07-29 21:51:00 412

原创 tick 能见度

tick 能见度 1、生成图形当图片中的内容较多，相互遮盖时，可以通过设置相关内容的透明度来使图片更易于观察，也即是通过本节中的bbox参数设置来调节图像信息.import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-3, 3, 50)y = 0.1*xplt.figure()# ...

2018-07-29 17:45:00 309

原创 Annotation 标注

Annotation 标注 1、画出基本图当图线中某些特殊地方需要标注时，我们可以使用 annotation. matplotlib 中的 annotation 有两种方法，一种是用 plt 里面的 annotate，一种是直接用 plt 里面的 text来写标注.首先，我们在坐标轴中绘制一条直线.>>> import matplotlib.py...

2018-07-29 16:42:00 691

原创 Legend 图例

Legend 图例 1、添加图例>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> import numpy as np>>> x = np.linspace(-3, 3, 50)>>> y1 = 2*x + 1>>> y2 = x**2

2018-07-29 11:21:00 1270

原创 Matplotlib 基本用法

Matplotlib 基本用法 1、基础应用>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> import numpy as np#使用np.linspace定义x：范围是(-1,1);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y)表示曲线1>>> x = np.linspace(-1, ...

2018-07-29 11:01:00 856

原创 Pandas plot出图

Pandas plot出图 1、创建一个Series这是一个线性的数据，我们随机生成1000个数据，Series 默认的 index 就是从0开始的整数，但是这里我显式赋值以便让大家看的更清楚>>> import pandas as pd>>> import numpy as np>>> import matp...

2018-07-29 09:57:00 1088

原创 Pandas 合并merge

Pandas 合并merge pandas中的merge和concat类似,但主要是用于两组有key column的数据,统一索引的数据. 通常也被用在Database的处理当中.1、依据一组key合并>>> import pandas as pd>>> left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1...

2018-07-29 00:14:00 101

原创 Pandas 合并 concat

Pandas 合并 concat pandas处理多组数据的时候往往会要用到数据的合并处理,使用 concat是一种基本的合并方式.而且concat中有很多参数可以调整,合并成你想要的数据形式.1、axis(合并方向)：axis=0是预设值，因此未设定任何参数时，函数默认axis=0。>>> import pandas as pd>>&...

2018-07-28 23:44:00 221

原创 pandas 导入导出

pandas 导入导出 pandas可以读取与存取的资料格式有很多种，像csv、excel、json、html与pickle等…1、读取csvimport pandas as pd #加载模块#读取csvdata = pd.read_csv('student.csv')#打印出dataprint(data)2、将资料存取为pickledata.to...

2018-07-28 23:24:00 237

原创 Pandas处理丢失数据

Pandas处理丢失数据 1、创建含NaN的矩阵>>> dates = pd.date_range('20130101', periods=6)>>> df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])>...

2018-07-28 23:14:00 104

原创 Pandas设置值

Pandas设置值 1、创建数据>>> dates = pd.date_range('20130101', periods=6)>>> df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])>>>...

2018-07-28 23:03:00 197

原创 Pandas选择数据

Pandas选择数据 1、简单筛选>>> dates = pd.date_range('20130101', periods=6)>>> df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])>>&gt...

2018-07-28 22:52:00 182

原创 Pandas基本介绍

Pandas基本介绍 1、pandas主要的两个数据结构：Series和DataFrameSeries的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。由于我们没有为数据指定索引。于是会自动创建一个0到N-1（N为长度）的整数型索引。>>> import pandas as pd>>> import numpy as np>&gt...

2018-07-28 22:13:00 329

原创 Numpy copy & deep copy

Numpy copy & deep copy 1、 '='的赋值方式会带有关联性>>> import numpy as np>>> a = np.arange(4)>>> b = a>>> c = a>>> d = b>&g

2018-07-28 21:50:00 229

原创 Numpy array分割

Numpy array分割 1、纵向分割>>> import numpy as np>>> A = np.arange(12).reshape((3, 4))>>> print(A)[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]>>> print...

2018-07-28 21:40:00 297

原创 Numpy array 合并

Numpy array 合并 1、np.vstack() ：垂直合并>>> import numpy as np>>> A = np.array([1,1,1])>>> B = np.array([2,2,2])>>> print(np.vstack((A,B))) # vertical st...

2018-07-28 21:30:00 364

原创 Numpy 索引

Numpy 索引 1、一维索引>>> import numpy as np>>> A = np.arange(3,15)>>> print(A[3])6>>> A = np.arange(3,15).reshape((3,4))#转换成二维>>> print(A

2018-07-28 17:56:00 67

原创 Numpy 基础运算

Numpy 基础运算 numpy的几种运算1、一维矩阵运算 1 >>> import numpy as np 2 >>> a=np.array([10,20,30,40]) # array([10, 20, 30, 40]) 3 >>> b=np.arange(4) # array...

2018-07-28 17:11:00 142

原创 numpy常见属性、创建数组

numpy常见属性、创建数组 1、几种常见numpy的属性ndim:维度shape:行数和列数size:元素个数 1 >>> import numpy as np #导入numpy模块，np是为了使用方便的简写 2 >>> array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表转化为矩阵 ...

2018-07-28 13:15:00 165

原创 Numpy学习笔记

Numpy学习笔记 1、zeros() 用法：zeros(shape, dtype=float, order='C') 返回：返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组；参数：shape:形状dtype:数据类型，可选参数，默认numpy.float64dtype类型：t ,位域,如t4代表4位 b,布尔值，true or false i,整数,如i8(64位） u...

2018-07-20 22:15:00 268

原创 tensorflow.reshap(tensor,shape,name)的使用说明

tensorflow.reshap(tensor,shape,name)的使用说明 tensorflow as tftf.reshape(tensor, shape, name=None) reshape作用是将tensor变换为指定shape的形式。其中shape为一个列表形式，特殊的一点是列表中可以存在-1。-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小，函数会自动计...

2018-07-20 21:46:00 922